数据库相关知识

1. 数据库三大范式

第一范式：每个列都不可以再拆分。

第二范式：在第一范式的基础上，非主键列完全依赖于主键，而不能是依赖于主键的一部分。

第三范式：在第二范式的基础上，非主键列只依赖于主键，不依赖于其他非主键。即不存在传递依赖。

主键和外键有什么区别?

• 主键(主码)：主键用于唯一标识一个元组，不能有重复，不允许为空。一个表只能有一个主键。
• 外键(外码)：外键用来和其他表建立联系用，外键是另一表的主键，外键是可以有重复的，可以是空值。一个表可以有多个外键。

2. SQL中的约束

1、NOT NULL： 约束字段的内容不能为空

2、UNIQUE：约束字段唯一性，一个表可以有多个Unique约束

3、PRIMARY KEY：主键约束，约束字段唯一，一个表只能有一个

4、FOREIGN KEY：外键约束，用于预防破坏表之间连接的动作，也能防止非法数据插入外键

5、CHECK：用于控制字段的值的范围。

3. 六种关联查询

A）内连接：join，inner join

B）外连接：left join，left outer join，right join，right outer join，union（重复的记录会合并）

full join （mysql不支持，但是可以用 left join union right join代替）

C）交叉连接：cross join 想得到A，B记录的排列组合，即笛卡儿积

UNION 和 UNION ALL 的区别

Union：对两个结果进行并集操作，不包括重复行，同时会进行默认规则的排序。

Union All：对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序。

Union 的效率高于 Union All。

4. Delete/Drop/Truncate区别

用法不同

• drop(丢弃数据): drop table 表名 ，直接将表都删除掉，在删除表的时候使用。
• truncate (清空数据) : truncate table 表名 ，只删除表中的数据，再插入数据的时候自增长 id 又从 1 开始，在清空表中数据的时候使用。
• delete（删除数据） : delete from 表名 where 列名=值，删除某一行的数据，如果不加 where 子句和truncate table 表名作用类似。

truncate 和不带 where子句的 delete、以及 drop 都会删除表内的数据，但是 truncate 和 delete 只删除数据不删除表的结构(定义)，执行 drop 语句，此表的结构也会删除，也就是执行drop 之后对应的表不复存在。

属于不同的数据库语言

truncate 和 drop 属于 DDL(数据定义语言)语句，操作立即生效，原数据不放到 rollback segment 中，不能回滚，操作不触发 trigger。而 delete 语句是 DML (数据库操作语言)语句，这个操作会放到 rollback segment 中，事务提交之后才生效。

DML 语句和 DDL 语句区别：

• DML 是数据库操作语言（Data Manipulation Language）的缩写，是指对数据库中表记录的操作，主要包括表记录的插入、更新、删除和查询，是开发人员日常使用最频繁的操作。
• DDL （Data Definition Language）是数据定义语言的缩写，简单来说，就是对数据库内部的对象进行创建、删除、修改的操作语言。它和 DML 语言的最大区别是 DML 只是对表内部数据的操作，而不涉及到表的定义、结构的修改，更不会涉及到其他对象。DDL 语句更多的被数据库管理员（DBA）所使用，一般的开发人员很少使用。

另外，由于select不会对表进行破坏，所以有的地方也会把select单独区分开叫做数据库查询语言 DQL（Data Query Language）。

执行速度不同

一般来说：drop > truncate > delete（这个我没有实际测试过）。

• delete命令执行的时候会产生数据库的binlog日志，而日志记录是需要消耗时间的，但是也有个好处方便数据回滚恢复。
• truncate命令执行的时候不会产生数据库日志，因此比delete要快。除此之外，还会把表的自增值重置和索引恢复到初始大小等。
• drop命令会把表占用的空间全部释放掉。

Tips：你应该更多地关注在使用场景上，而不是执行效率。

5. Count(*)，Count(1)，Count(列名)的区别

• count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL
• count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，相当于表中有多少个1，当然也可以设置成2、3.。在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL，本质上和count(星)一样。
• count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的计数，即某个字段值为NULL时，不统计。

执行效率：

• 列名为主键， count(列名) 会比 count(1)快
• 列名不为主键， count(1) 会比 count(列名)快
• 如果表多个列并且没有主键，则 count(1) 的执行效率优于 count(*)
• 如果有主键，则 select count(主键) 的执行效率是最优的
• 如果表只有一个字段，则 select count（*）最优。

6. SQL查询语句的优化

可以分为两部分，对语句的优化、对索引的优化

对于语句的优化

1、检查是否请求的不需要的数据，select * 的时候会把所有的列都查询出来；

2、语句重构，拆分复杂查询成多个查询，或者改写子查询成为关联表查询

3、优化count()，count (*) 如果只是需要判断结果的数量，可以改成count(1)

4、优化关联查询：确保on/where语句的列上有索引

5、优化limit语句，当limit offset中的offset值很大时，查询性能会直线下降

7. SQL的生命周期

1. 应用服务器与数据库服务器建立连接

2. 数据库进程拿到请求sql

3. 解析并生成执行计划，并执行

4. 读取数据到内存进行逻辑处理

5. 通过步骤一的连接，发送结果到客户端

6. 关闭连接，释放资源

8. 数据库的设计原则

1)一致性原则:对数据来源进行统一、系统的分析与设计，协调好各种数据源，保证数据的一致性和有效性。

2)完整性原则:数据库的完整性是指数据的正确性和相容性。要防止合法用户使用数据库时向数据库加入不合语义的数据。对输入到数据库中的数据要有审核和约束机制。

3)安全性原则:数据库的安全性是指保护数据，防止非法用户使用数据库或合法用户非法使用数据库造成数据泄露、更改或破坏。要有认证和授权机制。

4)可伸缩性与可扩展性原则:数据库结构的设计应充分考虑发展的需要、移植的需要，具有良好的扩展性、伸缩性和适度冗余。

5)规范化:数据库的设计应遵循规范化理论。规范化的数据库设计，可以减少数据库插入、删除、修改等操作时的异常和错误，降低数据冗余度等。